Czym jest Agentic AI?

Na pewno słyszałeś o AI agentach — ale czym właściwie jest agentic AI?

Nawet jeśli nie znasz tej nazwy, agentic AI już dziś towarzyszy Ci na co dzień. Według Blueprism Global Enterprise AI Survey 2025, 29% firm już korzysta z agentic AI, a 44% planuje wdrożenie w ciągu roku.

Popularność tej technologii nie dziwi. „System agentic AI rozumie, jaki jest cel lub wizja użytkownika oraz kontekst problemu, który próbuje rozwiązać” — wyjaśnia ekspert AI, Enver Cetin.

Systemy agentic AI zmieniają sposób, w jaki pracujemy.

Pomagamy firmom wdrażać agentic AI każdego dnia — oto najważniejsze informacje na jej temat.

Czym jest Agentic AI?

Agentowa AI to oprogramowanie zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji, często zaprojektowane tak, by osiągać określone cele przy minimalnym udziale człowieka.

Te systemy podejmują decyzje w odpowiedzi na zmieniające się warunki, wykorzystując świadomość kontekstu, rozumowanie i uczenie się.

Agentic AI najczęściej spotykamy w wirtualnych asystentach, automatyzacji biznesowej i pojazdach autonomicznych.

Agentic AI kontra AI agenci

Agentic AI i AI agenci są ze sobą ściśle powiązane – agentic AI opisuje możliwości, a AI agenci to konkretne ich zastosowania.

Agentic AI to szersze pojęcie autonomii i działania, natomiast AI agenci to programy, które tę koncepcję realizują.

Jednak agentic AI może występować także poza agentami, np. jako zintegrowane systemy, frameworki czy nawet duże platformy.

Agentic AI a Gen AI

Choć to różne możliwości, agentic AI i generatywna AI (AI generująca tekst, obrazy, muzykę, kod itd.) często współpracują.

Agentic AI to program podejmujący autonomiczne decyzje, z których część może obejmować generowanie. Przykładowo, systemy agentic AI mogą wykorzystywać gen AI do:

• Tworzenia spersonalizowanych komunikatów marketingowych
• Przekazywania dynamicznych rekomendacji produktów przez konwersacyjne AI

Jak działa Agentic AI?

Agentowa AI łączy postrzeganie, rozumowanie i działanie, by działać niezależnie.

Zaczyna od zbierania informacji z otoczenia, takich jak tekst, obrazy czy dane od użytkownika. Wykorzystując narzędzia typu przetwarzanie języka naturalnego (NLP) lub rozpoznawanie wzorców, interpretuje te dane, by zrozumieć kontekst i określić zadanie.

Następnie wykorzystuje rozumowanie, by ocenić możliwości, zaplanować najlepsze działania i je wykonać – może to być odpowiedź dla użytkownika, zarządzanie systemami czy rozwiązywanie problemów.

Później monitoruje wyniki i uczy się na podstawie informacji zwrotnych, stale poprawiając swoje działanie.

Ten cykl: postrzeganie, planowanie, działanie i uczenie się pozwala agentic AI radzić sobie ze złożonymi zadaniami i dostosowywać się do nowych wyzwań przy minimalnym nadzorze człowieka.

Zastosowania Agentic AI

Agentowa AI jest niezwykle wszechstronna. W połączeniu z elastyczną platformą jej możliwości ogranicza tylko wyobraźnia.

Może nie tylko generować odpowiedzi, ale też analizować dane i sugerować dalsze kroki.

Eksperci przewidują, że do 2028 roku 15% codziennych decyzji będzie podejmowanych z użyciem agentic AI. Jeśli kiedykolwiek pytałeś ChatGPT o radę, jak coś zrobić — już korzystasz z tej technologii.

Oto kilka najczęstszych sposobów, w jakie firmy rozwijają swoje czatboty korporacyjne dzięki agentic AI:

Automatyzacja obsługi klienta

Znasz już zapewne tradycyjne czatboty do obsługi klienta, ale agentic AI może obsługiwać także złożone systemy klientowskie.

Gartner przewiduje, że agentic AI samodzielnie rozwiąże 80% spraw obsługi klienta (bez udziału człowieka) do 2029 roku.

I szczerze? Wierzę w to. Widziałem, jak niektórzy nasi klienci automatyzują 98% zapytań klientów dzięki AI agentom. Przy odpowiednim wdrożeniu są naprawdę skuteczne.

W przeciwieństwie do tradycyjnych botów opartych na sztywnych skryptach, agentic AI dynamicznie dostosowuje się do potrzeb użytkownika. Rozumiejąc kontekst i intencje, dostarcza spersonalizowane rozwiązania, usprawniając kontakt z klientem i zwiększając satysfakcję.

Najczęściej wykorzystuje się je do:

• Samodzielnego rozwiązywania problemów
• Przekazywania trudniejszych spraw do konsultantów (z kontekstem)
• Analizuj interakcje z klientami, by wykrywać trendy

Spersonalizowany marketing

Agentic AI zwiększa efektywność na każdym etapie lejka sprzedażowego, obejmując generowanie leadów przez AI, kwalifikację, follow-upy i umawianie prezentacji.

Może też odegrać kluczową rolę w rozwijającym się marketingu czatbotowym, wynosząc proste konwersacyjne AI na wyższy poziom – analizuje interakcje z klientami, by precyzyjniej targetować i optymalizować zaangażowanie, wszystko bez udziału człowieka.

Zarządzanie leadami sprzedażowymi

Istnieje wiele sposobów wykorzystania AI w sprzedaży. Agentic AI może łączyć ich zalety.

Może usprawniać proces sprzedaży, samodzielnie kwalifikując, priorytetyzując i pielęgnując leady. Systemy agentic analizują dane o zaangażowaniu, by identyfikować najbardziej wartościowe kontakty i zapewniać terminowe follow-upy – wspierając spersonalizowany lejek marketingowy.

Agentic AI może:

• Ocenić leady na podstawie zaangażowania i potencjalnej wartości
• Wysyłać spersonalizowane follow-upy przez e-mail lub czat
• Powiadamiać zespoły sprzedażowe o najważniejszych okazjach

Wsparcie w ochronie zdrowia

W opiece zdrowotnej agentowa AI usprawnia procesy administracyjne i kliniczne. Może umawiać wizyty, kierować pacjentów na podstawie objawów, a nawet pomagać w kodowaniu medycznym.

Finanse i zarządzanie ryzykiem

Najlepsze czatboty finansowe są już agentowe.

Agentic AI pomaga automatyzować proste zadania i dostarczać bardziej szczegółowe informacje, wspierając pracowników w podejmowaniu decyzji opartych na danych. Może także:

• Oznaczać podejrzane transakcje do weryfikacji
• Analizować dane rynkowe lub klientowskie i rekomendować działania
• Automatyzować kontrole zgodności i raportowanie wydatków
• Dostarczać wgląd w trendy, by usprawnić podejmowanie decyzji

Moderacja treści

Przeszukiwanie mediów społecznościowych, identyfikowanie określonych treści i podejmowanie działań (usuwanie, odpowiadanie lub śledzenie nastrojów użytkowników) to zadania, z którymi agentic AI radzi sobie doskonale. Pozwól pracownikom skupić się na trudniejszych sprawach, a resztę powierz systemowi agentic.

Asystenci programistyczni

W 2023 roku 10% programistów korzystało z asystentów kodowania. Gartner przewiduje, że 75% deweloperów będzie używać agentic AI do codziennych zadań.

Tacy asystenci potrafią generować kod, ale także pełnić rolę edytorów i recenzentów, sprawdzając poprawność pracy. Muszę przyznać, że moi koledzy programiści pracują dziś znacznie szybciej niż kilka lat temu.

Automatyzacja HR

Korzystanie z czatbota HR to prosty sposób, by odciążyć pracowników HR od rutynowych zadań.

Agentowa AI upraszcza działania HR, automatyzując powtarzalne czynności, takie jak selekcja CV, umawianie rozmów czy wdrażanie nowych pracowników.

Może także obsługiwać zatwierdzanie i rezerwowanie dni urlopowych oraz tworzenie grafików pracowniczych.

Rodzaje Agentic AI

Agentic AI można wykorzystywać na wiele sposobów. Oto 5 najpopularniejszych typów agentic AI, wraz z praktycznymi zastosowaniami AI agentów i systemów, które napędzają.

1. Reaktywna Agentic AI

Definicja: Systemy reagujące na określone bodźce lub sytuacje, bez pamięci długoterminowej czy zdolności uczenia się.

Przykłady: Czatboty obsługujące zdefiniowane zapytania, systemy rekomendacji.

Reaktywna agentowa AI doskonale radzi sobie z wykonywaniem prostych zadań szybko i precyzyjnie. Takie systemy sprawdzają się tam, gdzie potrzebne są natychmiastowe odpowiedzi na podstawie znanych warunków, na przykład przy odpowiadaniu na najczęściej zadawane pytania czy proponowaniu produktów.

2. Deliberatywna agentowa AI

Definicja: Systemy wykorzystujące rozumowanie i planowanie do podejmowania decyzji, często z uwzględnieniem długoterminowych skutków.

Przykłady: Autonomiczne pojazdy poruszające się w ruchu drogowym, AI zarządzająca łańcuchami dostaw.

Deliberatywna AI wykorzystuje logikę i prognozowanie do realizacji złożonych zadań, dbając o to, by decyzje były zgodne z szerszymi celami. Takie systemy są niezbędne tam, gdzie wymagane jest strategiczne planowanie i elastyczność.

3. Interaktywna agentowa AI

Definicja: AI zaprojektowana do współpracy z ludźmi lub innymi systemami, często w dynamicznych środowiskach.

Przykłady: Wirtualni asystenci, roboty współpracujące (coboty) w przemyśle.

Interaktywna agentowa AI skupia się na zapewnieniu płynnej współpracy między ludźmi a maszynami. Takie systemy są kluczowe tam, gdzie zrozumienie i reagowanie na potrzeby użytkownika decyduje o sukcesie.

4. Adaptacyjna agentowa AI

Definicja: Systemy, które uczą się i doskonalą na podstawie danych i informacji zwrotnych, dostosowując swoje działania.

Przykłady: Agenci AI na platformach do spersonalizowanej nauki, dynamiczne systemy ustalania cen w e-commerce.

Adaptacyjna AI wykorzystuje dane do ciągłego udoskonalania swoich decyzji i zachowań. Ten typ AI sprawdza się tam, gdzie kluczowa jest elastyczność i ciągłe doskonalenie, by osiągnąć najlepsze rezultaty.

5. Systemy wieloagentowe (MAS)

Definicja: Sieci agentowych AI współpracujących lub konkurujących ze sobą, by osiągnąć wspólne lub indywidualne cele.

Przykłady: Robotyka rojowa, rozproszone systemy AI dla inteligentnych sieci energetycznych.

Systemy wieloagentowe obejmują wiele jednostek AI współdziałających w celu rozwiązania złożonych, szeroko zakrojonych problemów. Są bardzo skuteczne w środowiskach rozproszonych, gdzie zadania wymagają różnych perspektyw lub współpracy.

Korzyści z agentowej AI

Autonomiczne podejmowanie decyzji

‍Agentowa AI przejmuje powtarzalne lub złożone zadania, dzięki czemu twój zespół nie musi interweniować za każdym razem.

Większa wydajność

‍Dzięki szybkiemu analizowaniu danych, podejmowaniu decyzji i wdrażaniu ich w życie agentowa AI pozwala firmom oszczędzać czas i zasoby.

Skalowalność

‍Niezależnie od tego, czy zarządzasz 10, czy 10 000 procesami, agentowa AI radzi sobie bez problemu, dostosowując się do rosnących potrzeb.

Elastyczność

‍Agentowa AI nie działa według sztywnego scenariusza – dostosowuje się do nowych informacji i zmieniających się warunków, by zawsze być aktualna i precyzyjna.

Lepsze rozwiązywanie problemów

‍Dzięki zdolności do rozumowania i uczenia się agentowa AI radzi sobie nawet z najtrudniejszymi wyzwaniami i znajduje sprytne, kreatywne rozwiązania.

Oszczędność kosztów

‍Automatyzując czasochłonne zadania, agentowa AI pozwala ograniczyć koszty i lepiej wykorzystać dostępne zasoby.

Lepsze doświadczenie użytkownika

‍Od obsługi klienta po marketing agentowa AI zapewnia spersonalizowane, szybkie interakcje, które angażują użytkowników.

Dostępność 24/7

‍W przeciwieństwie do ludzkiego zespołu agentowa AI nie kończy pracy – zapewnia wsparcie i wydajność przez całą dobę.

Wdrażaj agentową AI w swojej organizacji

Botpress to najpotężniejsza platforma agentowej AI, z której korzysta już ponad pół miliona twórców na całym świecie.

Jest nieograniczenie rozbudowywalna i integruje się z dowolnym oprogramowaniem czy platformą. Sprawdza się w każdej branży i dziale – od finansów po HR.

Dzięki wysokim standardom bezpieczeństwa, wbudowanej bibliotece integracji i szablonów oraz autonomicznemu, inteligentnemu budowaniu botów, Botpress to najlepszy sposób na tworzenie systemów agentowej AI.

Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

1. Jak agentowa AI radzi sobie z podejmowaniem decyzji etycznych?

Agentowa AI podejmuje decyzje etyczne, stosując z góry ustalone zasady, polityki lub ograniczenia nadane przez twórców – sama nie rozumie etyki. Zachowanie AI odzwierciedla ramy etyczne zapisane w jej programowaniu, dlatego nadzór człowieka jest niezbędny.

2. Czy agentowa AI może zignorować polecenia człowieka?

Agentowa AI nie może zignorować poleceń człowieka, chyba że została do tego specjalnie zaprojektowana. Domyślnie działa w ściśle określonych granicach, ale programiści mogą wprowadzić ścieżki eskalacji lub warunkowe wyjątki w określonych sytuacjach.

3. Jakie są ryzyka lub ograniczenia agentowej AI?

Główne ryzyka agentowej AI to podejmowanie decyzji na podstawie stronniczych danych lub niezamierzone działania wynikające ze złej konfiguracji. Rozwiązywanie takich problemów może być trudne bez szczegółowych rejestrów i udziału człowieka w procesie.

4. Czy agentowa AI zawsze działa w chmurze, czy może być wdrożona lokalnie?

Agentowa AI nie jest ograniczona do chmury i może działać lokalnie. Choć wdrożenia w chmurze są popularne ze względu na skalowalność, wiele branż – jak zdrowie, finanse czy obronność – wdraża agentową AI lokalnie, by spełnić wymagania bezpieczeństwa.

5. Jak wydajność agentowej AI wypada na tle zespołów ludzkich w konkretnych branżach?

Agentowa AI przewyższa zespoły ludzkie w zadaniach powtarzalnych i opartych na danych, takich jak przetwarzanie dokumentów czy sortowanie zgłoszeń. Jednak w rolach wymagających inteligencji emocjonalnej lub oceny moralnej, jak terapia czy arbitraż prawny, lepiej sprawdzają się ludzie.